アトミックノルム ぱらぱらめくる『スパース性に基づく機械学習』

• トレースノルムによる疎最適化は空間に凸なオブジェクトを配置したもので探索がしやすいもののこと
• それをさらに一般化して、複数のベクトルの集合(ただし逆向きもあり)の張る張子のような凸制約を考える
• さらには、ベクトルは単位球上の連続部分集合でもよくて、そういう凸になった正負対称性のある凸集合が表す制約での疎最適化をアトミックノルムによる最適化という
• ただし、一般的にはこの解探索は簡単ではなく、アトミックノルムの中に、うまいアルゴリズムを持ち込むことで解に行き着けるものが知られている、と、そういう話